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港全民检测再掀热议

报道:江迅

由于香港“清零”未见,通关无期。疫情控不住,当务之急全民检测呼声越来越高。

根据武汉、北京、青岛、上海等地全员检测的经验,其实因地制宜,只封锁少量疫情爆发地区,尽量保持社会经济活动不受影响。

上海人都说,“解封一个‘城’,温暖一座城”。就像一出“连续剧”到了剧终时刻,全上海迎来不失圆满的“大结局”。

12月5日零时,浦东新区周浦镇“明天华城”社区由中风险地区调整为低风险地区。当保安撤去警戒线时,虽是凌晨时分,仍有居民守候门口,第一时间走出社区,激动地迎接这颇具仪式感的一刻。

从11月20日因发现冠病确诊病例起,这个生活着2000多户、6000多人的大型居住社区实施14天封闭管理。

面对突如其来的2例本土病例,上海及时调整防控政策,堵上“物传人”漏洞,用最精准的区域防控,实行封闭管理。11月20日起展开全员核酸检测,采取硬核防疫措施,大批医务人员当晚进入社区,组建临时核酸检测点,连续作战30小时,完成首轮检测。12月2日,卫健部门对华城社区全体居民第三次核酸检测,如检测结果全部为阴性,社区才解封。

至12月5日,北京已连续120天无新增报告本土确诊病例,首都疫情防控形势总体平稳向好。这是北京市冠病疫情防控工作举行的第181场新闻发布会上所宣布。

抓好人和物防线

北京曾于6月11日爆疫,之后快速展开全民检测,在6月11日至7月2日,北京市对1006万人,近一半人口作核酸检测,在这时段确诊331例病例中,172例通过核酸筛查发现,占比52%。

6月11日,北京新发地市场爆发疫情,在切割进口三文鱼的案板上检测出冠病病毒。北京当局旋即严格做好中高风险地区进京人员管控,严格落实核酸检测和医学观察等措施,抓好人和物两条防线,所有入市交易冷链产品都要做到“不消毒、不入库”、“不验核酸、不入库”,对机场货运区一线人员定期开展全员核酸检测,对相关从业人员及其共同居住者纳入全员“应检尽检”范围。

封城因地制宜

外人以为内地做强制全民检测时会“封城”,其实内地是因地制宜,很多不封城。北京新发地市场疑似由输入三文鱼散播病毒后,北京快速展开全民检测。北京大部分地区生活如常,只是少量疫情爆发地区才封锁,只有那些疫情严重的封锁地区变成“红区”。

内地在爆疫时可以做全民检测但不封城,他们始终在探讨的是如何一方面严控疫情,另一方面尽量保持社会经济活动不受影响。

全民检测有效清零

10月中旬,山东省青岛市爆发疫情,主要在一家胸肺科医院爆发,怀疑是由输入个案感染了医院内人员,病毒在院内散播,令十多人确诊。事发之后,青岛马上启动全民检测机制,5天内对全青岛市905万市民检测。

中国内地这套抗疫模式有效,7月乌鲁木齐等地疫情,都可以见到这种快速防控和全民检测的方式,实现到动态清零,很快便可以把病毒歼灭,社会生活在不足1个月内复常。

再看看武汉的全民检测。3月8日,武汉实现确诊病例零新增后,医疗机构一直在扩大核酸检测范围。这段时间以来,每天都有呈阳性的检测者,他们是无症状感染者。武汉市采取全员核酸检测的措施是积极的行动,对社会动员力度颇大。

6月2日,武汉市通报了集中核酸检测排查结果,从5月14日至6月1日,武汉990多万人接受集中核酸检测,发现确诊患者为零。除6岁以下儿童,武汉核酸检测实现“全覆盖”,无症状感染者检出率仅为万分之0.303,全市无症状感染者在人群中占比极低,未发现无症状感染者传染他人的情况。

武汉全民检测,在疫情防控常态化背景下具有重要意义。

中国疾控中心副主任、国务院联防联控机制联络组专家冯子健5月曾介绍武汉全员核酸检测的相关情况。

他说,扩大检测一定会发现更多无症状感染者。不过,病毒传播是动态过程,而检测却是在一个时间点上完成的。因此,想透过一次性的、一个时间点上的检测,把所有的感染者或者是传染源都发现,是不容易完全实现的。

锁定优先检测人群

武汉全员核酸检测,费用约20亿元人民币(下同,约12.4亿令吉)。如在全国范围推广,费用约2800亿元。有分析认为,与疫情防控的巨大损失相比,2800亿的检测成本可以负担,那么全员检测是否可在全国范围推广?

对此,冯子健认为,不需要做全国范围的全员检测。目前已部署相关安排,覆盖范围非常广,对于发现潜在的传染源和感染者可发挥很好作用。扩大检测有利于发现潜在的传染源,除了需考虑经济、效率等方面的因素外,还要考虑到检测能力。即使开展全国范围的全员检测,也无法完全发现所有的传染源或感染者。目前,内地已将检测范围更聚焦,并锁定优先检测的人群。

武汉全民检测再次展现了中国精神、中国效率。社区基层组织动员起来,使得990万人可分社区、分楼栋、分时段有序接受采样,体现出强大的动员能力;同时,在检测方法上,武汉集中核酸检测排查以单检为主、混检为辅,混检单次不超过5个样本合并检测。

“硬核”快刀斩乱麻

自疫情开始以来,国人已习惯用“硬核”之招解决问题。“硬核”的招数管用,无模糊空间,无商量余地,且操作性强,常有快刀斩乱麻之功效,用一种地毯式排查,把无症状感染者几乎都检测出来,可望无一漏网。

不过,下决心全民检测,确实要考虑人力和财力的代价。再说,全民检测这个“硬核”之举,也许并不如人们想象的那么“硬”,生活是动态的,大规模的检测之后,每一个被排除感染的人仍需要面对现实种种显性和隐性的毒源;在检测过程之中和检测完成之后,仍有可能接触境内疫区或境外输入的关联病例,成为新的无症状感染者或确诊患者。

锺南山三劝港全检

11月27日,在深圳举行的首届中国卫生健康科技创新发展大会上,中国工程院院士锺南山强调,香港现时的问题在于能否有效区分健康人士和感染者,应尽快切断传播链,当务之急是需要全民核酸检测。这已是他第三次建议香港全民检测了。

11月28日,在上海科普大讲坛上,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏也表示,在如今香港新增病例持续的背景下,鼓励全员检测是最有效率的一件事,全员检测越早做越有利。

林郑:恐现反效果

对于锺南山的提议,特首林郑月娥回应称,香港没有内地体制的优势,民众无法相对服从,如果强行将内地防疫的方式套用在香港,可能会出现反效果,且若要进行全民筛检,将可能面临长达4至5周的封闭管理期,香港需要付出代价。

林郑月娥称,强制全民检测并非切实可行及有科学根据,认为短时间内无法动员全港人口检测,又要彻底停止入境才可处理。她征询了4名政府专家顾问,他们一致不支持全民强制检测。

林郑月娥认为,检测是目前防控疫情的关键,但要为700万人在一段短时间完成强制检测,涉及科学根据、成本效益和是否切实可行等现实问题。她指出,特区政府现采取的是针对感染群组或高风险人士的强制性“须检必检”、安排目标组群的“应检尽检”和为满足市民希望安心而提供的“愿检尽检”服务。

港防疫全国表现最差

在抗疫工作上,可以说香港是全国表现最差的城市。第四波疫情爆发,确诊数字再攀上一日逾百宗新增确诊的高峰。

香港在中国疫情排行榜上排第一,排行榜是按现有确诊数字最高的省市来排序,香港现有确诊是逾800宗。目前,全国有大量省市已经“清零”。

有学者指出,特区政府除了收紧措施,增加社区检测中心外,需要提出真正能“清零”的措施,期望所有市民自愿检测“愿检尽检”是不切实际的幻想,甚至是卸责行为。

全民检测的呼声越来越高,日前,两位前特首、全国政协副主席董建华和梁振英先后呼吁香港实施全民强制检测。香港工联会立法会议员麦美娟认为,如果扩大强制检测范围后还不能有效控制疫情,就要考虑尽快强制全民检测,并配合其他防疫措施,例如封城14日,支援因措施受影响的市民,以及外防输入病例。

九成港人赞同全民检测

香港工会联合会日前向1万8740名市民作问卷调查,结果显示,九成七受访者赞同强制全民检测,也有九成人同意“封城”14日配合检测。“青研香港”也于11月下旬在网上展开问卷调查,成功访问6000多名市民。调查指,支持特区政府推出更严厉防疫限聚措施及全民检测的人数均超过九成。

香港科技大学经济学系兼任教授雷鼎鸣认为,若要强制检测,便要立法。立法会现时已有条件较快速立法,若要防范无理的司法复核阻延时间,政府应使用《紧急法》。检测是为了保护生命与财产收入,不带政治性,很少有议题比此合乎紧急状态的条件了。特首与行政会议成员有权宣布《紧急法》,有权可用而不用,不够果断。

雷鼎鸣指出,就算检疫如何严谨,隔离如何彻底,也不可能排除有一些隐性患者被漏掉。这有方法化解,就是全民检测不止一次,这比什么封城或全民隔离有效率及成本低得多。一次全民检测做不到百分百的清零,假设九成的感染者被找出,隔了一段不长的时间后,政府应做第二次,两次都筛走九成,那么只剩下百分之一,若测试三次,则剩下千分之一的感染者。

无病征的感染者传染性较低,可能搞两三次全民检测已早可把新增个案控制在一个极低水准,到时不一定要全民,可较有针对性。

可增市民检测诱因

香江智汇主席、医生吴历山对《亚洲周刊》表示,现时疫情严峻,关键只在于特区政府是否能下定决心去推行全民检测。如果政府决心要做,就要将之视作一项重点工程,从如何向市民宣传解释,到具体措施的设计,各方面要互相配合。

他建议,可从增加市民做检测的诱因和唤醒市民的社会责任感两方面入手。

第一,在推出全民检测的时候,同时推出健康码,并将两者挂勾,令参加检测者可免费获得健康码。

第二,令参加检测的人士未来可获得接种冠病疫苗的优先权。

第三,释放社会的正能量,让市民认识到参加检测是尽一个公民的社会责任,营造全社会共同抗疫的气氛,令市民对结束疫情增添期盼。

吴历山认为,香港制定抗疫政策应该发挥香港独特优势,这是其他国家或地区所没有也学不来的,例如与内地交流、学习内地的成功抗疫经验,可请求内地强大的检测队支援,请求内地优先供给高效疫苗。

新闻来源:亚洲周刊

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2024风云人物李飞飞 AI先锋开拓机器人时代

报道:宋阳标

《亚洲周刊》2024年度风云人物,选出北京出生、成都七中肄业、斯坦福大学华裔人工智能(AI)科学家李飞飞(Fei-Fei Li),她被誉为“AI教母”,赋予AI能够读懂图像的眼睛,突破了大语言模型只是搬弄语言、脱离现实的限制,让AI拥有仿如人类的“空间智能”,奠定了机器人能和三维现实互动的条件,开拓机器人时代,带领文明进入人机交流的新纪元。

她2024年创立的空间智能公司“世界实验室”(World Labs)首3个月已融资10亿美元(约44.82亿令吉),火速晋身独角兽企业之列。

让AI跳出电脑主机盒

李飞飞出身清寒,美国读高中时在中餐馆洗碗,父母不惜一切成就她的科学梦,凭强烈好奇心和不懈精神,尽得中美教育之长,既有过人毅力,亦有独特创意,成为两国桥梁,改变人类命运轨迹。

2025年是AI机器人跃飞发展的一年,中国华为将量产人形机器人,美国特斯拉的机器人Optimus亦将投入工厂工作,改变人类社会运作方式。

从ChatGPT等“会说话”的AI,到“能看见”再到“能办事”的AI机器人,背后功臣是被誉为“AI教母”的李飞飞。

她对于“空间智能”的研究教会了AI分析图像,仅从二维画面就能推论物件处于三维空间中的结构,让AI不只能够看见世界,跳出电脑主机盒的束缚限制,于三维现实中互动,正式成为人类社会的“一分子”。

李飞飞将自己对于“空间智能”研究的影响比喻为生物的寒武纪大爆发,期间地球生物开始出现感光细胞的结构,开始能看见世界,随之而来就是生物多样性大爆发。

让AI具有“空间智能”

她2024年4月创立的World Labs在12月推出首款AI系统,以一张图像就能转换成可互动的三维场景,对电影、游戏制作带来革命性改变。

World Labs目标是透过开发仿如人类般的视觉数据处理方法,让AI具有推理三维世界运作方式的“空间智能”。

李飞飞是美国国家工程院院士、美国国家医学院院士和美国艺术与科学院院士,还是斯坦福大学的首位红杉讲席教授和AI实验室主任、以人为本AI研究院(HAI)的院长。

她还曾担任社媒X平台的独立董事、跨国科企谷歌的副总裁。

如果能用一句话来形容她,那就是李飞飞是一个AI的前行者,她用AI技术和人类的理性照亮人类未来之路。

从硬核物理走向AI

李飞飞的家庭背景对她的人生选择有着深远的影响。

她的父亲是一位工程师,母亲是一位老师,这种“猫爸虎妈”的教育模式,尤其是母亲严格的教育方式,培养了她对知识的渴望和对世界的探索精神,从小对物理学展现强烈好奇心,连骑脚踏车都会想着背后的物理学原理。

李飞飞1976年出生于中国北京,并在四川成都成长,成都七中初中毕业。

16岁时,她随父母移居美国新泽西州,高中期间还在中餐馆打工刷碗,时薪只有2美元(当时约5.38令吉)。但她工余时还看母亲推荐的西方经典名著,让她比一般的理科生有更宽广的人文视野。

1995年,她以全班第6名的优异成绩从帕尔西帕尼高中毕业,并获得了普林斯顿大学的全额奖学金。

1999年,她在普林斯顿大学获得物理学学士学位后,前往西藏进行了一年的藏药研究。

获电子工程博士

2000年,她进入加州理工学院攻读研究生,在2005年获得电子工程博士。

李飞飞是一个孤独、聪明的孩子,疯狂热爱读书。

她的家庭有点不同寻常,小时候,她的父亲送给她一只小狗,那时候,中国的城市家庭中很少有这样的事情;她的母亲来自一个知识分子家庭,鼓励她读《简爱》,她同时也爱读《呼啸山庄》,“艾米莉是我最喜欢的勃朗特”,李飞飞说。

李飞飞12岁时,她的父亲移民到新泽西州,她和母亲好几年没见过他。

当李飞飞16岁时,她和母亲也到了那个小镇。抵达美国的第2天,父亲带她去了一家加油站,让她告诉机械师修理他的车。

她几乎不会说英语,但李飞飞通过手势想出了如何解释这个问题。

2年内,李飞飞已经学会了足够的英语,可以担任翻译、口译员,并为只学过最基本英语的父母担任翻译。

她说:“我必须成为父母的嘴巴和耳朵。”

她在学校也表现得很好。她的父亲喜欢在旧货市场上找东西,给她找到了一个科学计算器,她在数学课上用过这个计算器,直到一位老师发现了她的计算错误。他们发现,计算器的功能键坏了。

人类生命基本就是智能

1995年,李飞飞考入普林斯顿大学,期间发现爱因斯坦、薛定谔、玻尔等科学家都在专业生涯晚期时开始转向探讨人类的精神世界和生命奥秘。这让李飞飞不自觉地追随先驱的脚步开始思索生命的意义等命题。

“对我来说,人类生命的基本问题就是智能。带着这样的探寻目光,我步入了神经科学的世界。在几次神经科学领域的实习经历中,更加确定了对智能的热爱。于是,我从硬核的原子世界、物理世界,转向了对智能的探索”,李飞飞说。

重组电脑认识世界的方式

本科毕业以后,李飞飞到加州理工学院攻读AI和计算神经科学,她选择将计算机视觉作为研究方向,这一领域当时很少有人接触并研究。

计算机能够识别的物体种类极其有限。

而业界大多观点认为算法才是计算机视觉的核心,李飞飞却意识到要想让机器认知到更大的世界,或许还需要一个庞大的数据集。

ImageNet电脑视觉同行

与其他科学家不同的是,李飞飞能够看到并促进看似不同的领域之间的联系,这促使她想出了ImageNet。

她的电脑视觉同行正在研究帮助电脑感知和解码图像的模型,但这些模型的范围有限,研究人员可能会编写一种识别狗的算法和另一种识别猫的算法。李开始怀疑问题不在于模型,而在于数据。

她认为,如果一个孩子通过体验视觉世界来学习看东西——通过观察她早年无数的物体和场景——也许电脑也可以以类似的方式学习,通过分析各种各样的图像及其之间的关系。

组织整个世界视觉概念

这一认识对李来说意义重大。“这是一种组织整个世界视觉概念的方式”,她说。

但她很难说服同事们,在一个巨大的数据库中标记每个物体的每一张可能的图片是合理的。更重要的是,李飞飞认定,为了使这个想法奏效,标签的范围需要从一般的(“哺乳动物”)到高度特异的(“星鼻鼹鼠”)。

2007年,李飞飞回到普林斯顿大学担任助理教授,当她谈到自己对ImageNet的想法时,她很难得到同事的帮助。最后,一位专门研究计算机体系结构的教授同意与她合作。

她的下一个挑战是建造这个巨大的东西。这意味着很多人将不得不花很多时间做标记照片的繁琐工作。李飞飞试图给普林斯顿大学的学生每小时10美元(当时约35.13令吉)的工资,但进展缓慢。然后,在学生的建议下,她通过网商平台将这些图片标记任务分散给了全球5万人完成了这项工作,将项目完成时间从19年大幅缩短到2年半。

2009年,李飞飞的团队认为这个庞大的数据集——320万张图片,已经足够全面,可以使用。他们发表了一篇关于它的论文,以及数据库。后来数据库的图片量增长到1400万张。

遇到AI教父欣顿

起初,这个项目很少受到关注。但随后该团队有了一个想法:他们联系了次年在欧洲举行的电脑视觉比赛的组织者,要求他们允许参赛者使用ImageNet数据库来训练他们的算法。这成为了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

2012年是影响AI走向的时刻,在那年举办的第3届ImageNet比赛上,李飞飞遇到了后来被视为AI教父的杰弗里·欣顿。

ImageNet使深度学习得以壮大

欣顿来自一个传奇的家族,他的祖辈有布尔代数的创立者,还有曼哈顿计划的参与者,包括后来获得中国第一张绿卡的寒春以及寒春的哥哥、中国人民的老朋友韩丁。

欣顿于2024年10月获得诺贝尔物理学奖,他还曾在2018年得过与AI相关的图灵奖。他还是英国皇家学会院士、加拿大皇家学会院士、美国国家科学院外籍院士、多伦多大学名誉教授。

在第三届ImageNet比赛上,欣顿和他的2名学生克里泽夫斯基、苏茨克维设计了一种新的神经网络算法AlexNet,利用该数据库训练了一种被称为深度神经网络的AI,以高达85%的识别准确率夺得了当年ImageNet挑战赛的冠军,创下了计算机视觉领域的世界纪录。AlexNet基于上世纪80年代就已提出的深度卷积神经网络,但当时这套算法被业界视为“老古董”,直到经过ImageNet数据集训练后才重获关注。

AI领域的深度学习革命也自此开启。

李飞飞本没打算去看欣顿领奖,她正在休产假,婚礼在意大利佛罗伦萨举行,她的新婚丈夫是机器人专家萨瓦雷斯,但她意识到历史正在被创造。

于是,李飞飞在最后一刻买了一张票,挤在中间的座位上坐了一夜的飞机。

欣顿的ImageNet神经网络改变了一切。到2017年,即比赛的最后一年,参赛冠军电脑识别图像中物体的错误率已从2012年的15%降至3%以下。

ImageNet使深度学习得以发展壮大——它是自动驾驶汽车、面部识别、可以识别物体的手机摄像头等最新进展的根源。

欣顿的学生苏茨克维与李飞飞的学生卡帕斯后来成为OpenAI的联合创始人。

■下篇预告

李飞飞引导AI发展服务人类

新闻来源:亚洲周刊

 

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